SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD sql-connector

Общая поддержка SQL Server для агентов OpenClaw. Используйте, когда: (1) выполняете параметризованные запросы к SQL Server, (2) создаете слои репозиториев, которым нужен надежный SQL-транспорт с возможностью повторных попыток, (3) любой агент, которому нужен надежный доступ к MSSQL без использования subprocess/sqlcmd. Предоставляет API execute/query/scalar через pymssql с автоматическими повторными попытками, пулом соединений и структурированной обработкой ошибок. ALPHA: используйте на свой страх и риск, API может измениться.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generic SQL Server connectivity for OpenClaw agents. Use when: (1) exe…»

Generic SQL Server connectivity for OpenClaw agents. Use when: (1) executing parameterized queries against SQL Server, (2) building repository layers that need a sealed, retry-capable SQL transport, (3) any agent that needs reliable MSSQL access without subprocess/sqlcmd. Provides execute/query/scalar APIs via pymssql with automatic retry, connection pooling, and structured error handling. ALPHA: use at your own risk, API may change.

ClawHub Agent Skills автор: Oblio v2.2.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 361 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Общая поддержка SQL Server для агентов OpenClaw.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv GETTING_STARTED.md:69
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env    # or create new file

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 361 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real SQL Server connector, but it needs Review because it can give an agent broad database read/write power with weak scoping and under-disclosed credential handling.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.